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公开(公告)号：CN104155133A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410384028.X
申请日：2014-08-06
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明涉及一种机械故障程度的评价方法，其步骤：(1)利用转子实验台模拟机械设备正常运行状态，采用振动信号；(2)利用转子实验台模拟机械设备故障的轻度故障程度、中度故障程度和重度故障程度，采集振动信号；(3)对所有振动信号进行双谱操作获得双谱值矩阵；(4)将双谱值矩阵定义为劣化演化矩阵；计算正常运行状态下的劣化演化矩阵以及故障下的劣化演化矩阵；(5)计算劣化演化矩阵的特征值、均值、方差；(6)计算机械设备正常运行状态下的均值最大值、方差最大值；(7)根据以上获得劣化区间划分图；(8)采集实际设备的振动信号得到劣化均值、劣化方差，将其绘制在劣化区间划分图中，根据坐标点所处的区域判断设备运行状态。
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公开(公告)号：CN102984875B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201210507350.8
申请日：2012-11-30
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: F21S2/00 , H05B41/282 , F21V29/02
Abstract: 本发明涉及一种仪用氙灯电源，它包括液晶显示屏、按键、氙灯电源和由氙灯高压触发器和氙灯构成的氙灯灯体；按键向氙灯电源中输入氙灯控制电流设定值，并由液晶显示屏显示；氙灯电源根据氙灯控制电流值点燃触发氙灯灯体；氙灯电源包括电源变换电路，液晶接口电路和按键接口电路用于连接液晶显示屏和按键，按键输入的氙灯控制电流值输入单片机内；电源变换电路外接24V直流开关电源，恒流切换电路在单片机控制下将氙灯灯体的阴极切换为连接24V电源地，点燃触发模块工作点燃氙灯灯体；氙灯点燃后，氙灯灯体进入恒流工作模式；氙灯工作电压采集模块将采集到的氙灯工作电压传输至单片机内，经单片机处理后由液晶显示屏显示氙灯的工作电压。本发明可以广泛在各种氙灯供电中应用。
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公开(公告)号：CN102736562B
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201210240271.5
申请日：2012-07-10
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G05B19/406
Abstract: 本发明涉及一种面向数控机床故障诊断与故障预报的知识库构建方法，其步骤如下：步骤一、通过远程监测设备对高档车削加工中心实时在线监测，获得代表不同故障类型的多组振动数据Xj(t)，j为采集到的振动数据组数，n为正整数；步骤二、对实时在线监测的多组振动数据Xj(t)依次进行时态粗糙小波包分析处理，得到能量特征向量T′作为条件属性，以故障类型为决策属性，构建故障知识原始决策表；步骤三、对故障知识原始决策表进行基于差别矩阵的故障特征属性约简，生成规则，构成知识库；步骤四、采用规则的可信度作为评价指标对最终规则进行度量和评价。本发明能为故障诊断和故障预报提供有效的保障，本发明可以广泛应用于高档车削加工中心。
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公开(公告)号：CN102638761A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210122963.X
申请日：2012-04-24
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种WIFI定位方法及其定位系统，其包括以下步骤：(1)设置一WIFI定位系统，其包括接入点、动态标签、移动单元、中心服务器和数据库；(2)生成参照系各个AP信号点图，存入数据库DB；(3)生成参照系新加入TAG信号点图，存入数据库DB；(4)在移动单元MU处，对参照系各个参考点的信号SS进行采样；(5)根据采样信号的历史数据，进行迭代平滑滤波；(6)在中心服务器LOC处，取得采集信号各个参考点的信号点图；(7)根据最优化算法，获取采样点的几何位置；(8)在移动单元MU处，完成运动目标的卡曼滤波；(9)在中心服务器LOC空闲时刻，完成TAG位置的进化更新。本发明能提高整个定位系统的定位精度，达到兼顾数据传输效率，定位可靠性。本发明可以广泛应用于无线定位领域中。
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公开(公告)号：CN101901289B
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201010232139.0
申请日：2010-07-15
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种图像生成方法，所述方法适用于包括案例库的图像生成系统，其中案例库存储有多个案例电路，每个电路的特征信息分别由包括至少一个信息实体的集合来描述；其中方法包括：根据用户对待生成电路的描述信息，生成待生成电路的第一信息实体集合；将该第一信息实体集合作为搜索关键字，从案例库中查找到具有第一信息实体集合中全部或部分信息实体的案例电路；根据预先设置的信息实体与每个案例电路的相关度，获取所述第一信息实体集合与查找到的案例电路的相关度；从所述查找到的案例电路中，选择相关度大于相关度阈值的案例电路作为目标电路；输出目标电路；通过接受用户对目标电路的修改，得到待生成电路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101770219B
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201010102878.8
申请日：2010-01-29
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G05B19/4065
Abstract: 本发明涉及一种车铣复合机床故障诊断知识库的知识获取方法，步骤一、获取车铣复合机床历史故障信息和机床实时在线监测信息；步骤二、对历史故障信息和实时在线监测信息依次进行信号处理、故障特征信息选取和数据离散化处理后，以故障特征属性为条件属性，以故障模式为决策属性，构建故障诊断的知识决策表；步骤三、基于所构建的知识决策表，进行基于粒度计算的故障特征属性的约简和属性值约简；步骤四、采用规则的置信度和覆盖度作为评价指标对约简后的决策规则进行度量和评价。本发明由于可以从大量实时在线和离线数据中为故障诊断获取精简、有效的知识和规则，为其故障诊断提供了有效的保障。本发明可以广泛应用于各种数控机床故障诊断中。
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公开(公告)号：CN101799359B
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201010101275.6
申请日：2010-01-27
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 本发明涉及一种动力设备故障监测预报方法及其系统，(1)设置一包括往复式发动机、取油装置、油液预处理器、油液数据分析存储模块、故障诊断模块、磁电传感器、电压传感器、压力传感器、温度传感器、振动传感器、超声波传感器、信号调理箱、模数转化模块和数据采集模块的故障监测预报系统；(2)由数据采集模块采集曲轴相位信号，使各传感器开始采集信号；(3)将采集到的信号送入故障诊断模块内；(4)取油装置取出动态油样，经油液数据分析存储模块将油液中金属元素浓度值送入故障诊断模块；(5)制定相位信号和幅值界限值；(6)故障诊断模块对往复机械状态进行故障监测和预报。本发明采集手段全面，并能满足故障预报及监测功能，诊断精度较高。本发明可以广泛应用于各种往复机械设备中。
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公开(公告)号：CN101798957A
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN201010101341.X
申请日：2010-01-27
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: F02B77/08
Abstract: 本发明涉及一种动力设备故障诊断方法，(1)设置一包括往复式发动机、取油装置、油液预处理器、油液数据分析存储模块、故障诊断模块、磁电传感器、电压传感器、压力传感器、温度传感器、振动传感器、超声波传感器、信号调理箱、模数转化模块和数据采集模块的故障监测预报系统；(2)根据油液分析数据及各传感器采集到的数据，判断采集数据是否超出正常相位和幅值的界限值上限，若没有超出，则继续运行设备；若超出，则进行相位偏移和幅值数据量化处理；(3)根据模糊评判方法，建立幅值和相位信号模糊评判矩阵；(4)根据模糊评判矩阵，对采集的各种数据进行故障诊断。本发明采集手段全面，并能满足故障预报及监测功能，诊断精度较高。本发明可以广泛应用于各种往复机械设备中。
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公开(公告)号：CN112066976B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202010929771.4
申请日：2020-09-07
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种自适应膨胀处理方法、系统、机器人及存储介质，其包括：获取机器人所处环境的栅格地图，对障碍点坐标进行初始标记；获得障碍点的坐标后，填充机器人传感器位置到障碍点之间的栅格以及该障碍点栅格的初始代价值；对障碍点进行自适应膨胀处理，根据栅格代价值填充障碍点周围膨胀区栅格的代价值，完成对代价地图的膨胀处理。本发明提升了移动机器人自主导航过程中应对复杂环境的安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111444871A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010251430.6
申请日：2020-04-01
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 本发明涉及一种多尺度深度卷积神经网络行星齿轮箱故障诊断方法，其步骤：采集行星齿轮箱在正常运行状态、齿面磨损、行星轮断齿及滚动体轴承缺失四种状态下的原始振动信号；对每一组原始振动信号都进行点数分割，构建样本数据集；利用多尺度一维深度卷积网络进行故障诊断。本发明可以构建出特征提取与故障诊断为一体的智能诊断网络，可以节约大量的人工操作，并且具有诊断精度高，鲁棒性强的特点。
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